LLMs im Content-Marketing:
Mehr als reine Texterstellungs-Tools

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Potenziale von KI im B2B-Marketing

Large Language Models wie ChatGPT werden oft ausschließlich als Werkzeug zur Textgenerierung wahrgenommen – dabei steckt weit mehr Potenzial in diesen KI-Lösungen. LLMs können den gesamten Content-Lebenszyklus unterstützen: Von der ersten Idee bis zur finalen Optimierung helfen sie, Prozesse effizienter zu gestalten und Inhalte qualitativ zu verbessern. In diesem Artikel zeigen wir die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von LLMs im Content-Marketing und wie Unternehmen davon profitieren können.

Datum: 15.08.2024

Autorin: Nicole Sturm

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Large Language Models sind KI-Modelle, die auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden. Sie basieren auf einer Technologie namens Deep Learning, einer Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze eingesetzt werden, um Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Diese Netze sind in Schichten organisiert – daher der Begriff „Deep“ –, was es ihnen ermöglicht, auch komplexe Zusammenhänge und Kontextinformationen zu verstehen.

Durch Deep Learning können LLMs nicht nur Wörter aneinanderreihen, sondern auch den Bedeutungszusammenhang von Sätzen und Absätzen erfassen. Ein Modell wie ChatGPT, das auf der Transformer-Architektur basiert, nutzt diese Technik, um menschenähnliche Antworten zu generieren, komplexe Aufgaben zu lösen und Inhalte in hoher Qualität zu erstellen. Diese Eigenschaften machen LLMs zu unverzichtbaren Werkzeugen für das Content-Marketing.

 

LLMs im Content-Marketing-Prozess

Der Content-Lebenszyklus umfasst mehrere Phasen – von der Planung und Erstellung bis hin zur Optimierung und Analyse. Anders als aktuell meist noch angenommen können wir LLMs wie ChatGPT in jeder Phase gezielt nutzen:

Phase 1: Planung und Ideenfindung:

  • Inspirationen für Themen generieren
  • Themen kategorisieren und strukturieren
  • Unterstützung bei der Redaktionsplanung

Phase 2: Content-Analyse:

  • Muster in Inhalten erkennen
  • Content-Lücken aufzeigen
  • Vorschläge zur Themenentwicklung machen

Phase 3: Strukturierung von Inhalten:

  • Gliederung von Artikeln oder Konzepten erstellen
  • Logische Strukturen entwickeln, die alle relevanten Inhalte abdecken
  • Strategische Verlinkung der Inhalte untereinander

Phase 4:Texterstellung:

  • Texte für verschiedene Formate (z. B. Blogartikel, Social-Media-Posts) erstellen
  • Vorab definierte Keywords integrieren
  • Tonalität und Zielgruppenansprache berücksichtigen

Phase 5: Optimierung und Überarbeitung:

  • Rechtschreibung und Grammatik prüfen
  • Tonalität und Lesbarkeit anpassen
  • Optimierung der Textlänge oder des Leseniveaus mit einfachen Anweisungen

Zusammengefasst liegt die größte Stärke von Large Language Models darin, zeitintensive und repetitive Aufgaben effizient zu automatisieren. Sie unterstützen Marketing-Teams bei der Themenkategorisierung, der Erstellung von Gliederungen sowie der Optimierung von Inhalten – und entlasten dadurch spürbar. Neben der Effizienzsteigerung tragen LLMs auch maßgeblich zur Qualitätssicherung bei, indem sie nicht nur Texte erstellen, sondern bestehende Inhalte überarbeiten und optimieren.

Effizienter Einsatz von LLMs: Was Marketer liefern müssen

Obwohl Large Language Models beeindruckende Ergebnisse liefern können, gibt es klare Grenzen, die Unternehmen beachten sollten. LLMs wie Chat GPT und Co. können vorhandene Daten und Muster nutzen, um Inhalte zu erstellen, können aber nicht strategisch denken oder arbeiten – sie benötigen spezifische Vorgaben von uns Marketer, um effektiv relevanten und hochwertigen Output zu erstellen. Das 

Was LLMs von uns brauchen, um effektiv zu sein:

  • Relevante Datensätze und Content-Beispiele:
    LLMs brauchen gut vorbereitete Daten und Vorlagen, um daraus hochwertige Inhalte zu generieren.
  • Strategische Grundlagen:
    KIs benötigen ein klares Verständnis davon, wie sich ein Unternehmen positionieren möchte und welche Ziele verfolgt werden.
  • Wettbewerbs- und Marktanalyse:
    Informationen über den Wettbewerb und aktuelle Marktentwicklungen müssen vorgegeben werden, um relevante Inhalte zu erstellen.
  • Zielgruppen-Insights / Buying Center:
    Ohne genaue Zielgruppen-Definitionen und detaillierte Personas bleibt die KI ungenau in der Ansprache.
  • Kommunikationskonzept, KPIs:
    KIs benötigen konkrete Vorgaben, wie Inhalte gestaltet werden sollen, welche Botschaften im Fokus stehen und welche KPIs erreicht werden sollen.

Zusätzlich zu diesen strategischen Anforderungen gibt es auch technische und ethische Herausforderungen, die Unternehmen beachten müssen, um die Qualität der Inhalte zu gewährleisten und rechtliche sowie gesellschaftliche Standards einzuhalten.

  • Bias und Faktenprüfung:
    Da KIs auf den Daten basieren, mit denen sie trainiert wurden, können sie Vorurteile reproduzieren oder falsche Informationen liefern. Eine menschliche Überprüfung ist unerlässlich.
  • Datenschutz:
    Der Schutz sensibler Unternehmensdaten bleibt eine Herausforderung, wenn KI-Tools verwendet werden, die extern gehostet werden.

Unser Fazit: Gezielt eingesetzt zahlen LLMs sich aus

Large Language Models wie ChatGPT sind weit mehr als reine Texterstellungs-Tools. Sie revolutionieren das Content-Marketing, indem sie die Effizienz steigern, die Qualität der Inhalte verbessern und Marketing-Teams bei einer Vielzahl von Aufgaben unterstützen.

Doch ihre Nutzung ist kein Selbstläufer: Strategische Planung, menschliche Expertise und eine kritische Prüfung der Ergebnisse bleiben essenziell. Unternehmen, die KIs gezielt und nicht generisch einsetzen, können ihre Content-Strategien nicht nur optimieren, sondern auch auf ein neues Niveau heben. Die intelligente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ist der Schlüssel für erfolgreiches Content-Marketing in der digitalen Zukunft.

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